复杂背景运动目标检测的研究

• 作 者: 孟益方
• 机 构: 桂林电子科技大学
• 出 处: 桂林电子科技大学
• 发表日期: 2009年期
• 关键词: 视频监控 复杂背景 目标检测 贝叶斯模型 程序设计

视频序列中运动目标检测是实现视频监控系统的关键技术之一。实际视频监控系统中的场景往往是错综复杂、变化无常的,实现具有鲁棒性、准确性和实时性的运动目标检测是当前智能视频监控技术努力的方向。　　本文根据科研项目《基于图像传感器阵列目标跟踪监控系统的研究与实现》的研制要求,研究了复杂背景下运动目标检测、阴影消除和运动目标轮廓提取的相关算法,实现了多种复杂条件下的背景建模和目标检测,以及阴影消除和目标轮廓的提取。主要工作如下:　　1、针对场景中光线的变化对目标检测造成的影响,本文采用贝叶斯模型法来解决相关的问题。在背景模型方面主要采用高斯混合模型,高斯混合模型能够恢复出复杂场景和检测出前景目标,但是其初始化过程比较慢。如何实现快速初始化背景,是智能监控中研究的一个基本点,同时也是一个难点,本文采用一种快速初始化算法为高斯混合模型提供有效的初始化参数,并对高斯混合模型在背景更新方面进行了一定的改进。　　2、在阴影消除问题上采用本文的算法,先由高斯混合模型检测出目标,再用高斯混合阴影模型来检测阴影,并用高斯平滑滤波处理检测的结果。然后动态选择合适的阈值对图像做二值化处理,进一步对结果进行形态学滤波。经过整个过程的处理,得到了较为完整的轮廓,有效的消除了阴影。　　3、目标轮廓提取,首先是用高斯混合模型检测出目标,然后对检测出的目标进行滤波处理,最后结合活动轮廓模型得出目标的外轮廓。　　本文采用C语言编程,用实验证明了以上方法的可行性,完善了监控系统的检测模块,达到了预期的研究目的。